终于编译好android2.2并运行emulator了...

作者尝试在Fedora 14环境下编译AOSP源码遇到诸多问题,包括编译后的镜像文件过小及模拟器启动失败等。最终通过下载特定版本SDK并调整编译配置成功解决问题。
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在fedora14下直接repo init -u git://android.git.kernel.org/platform/manifest.git,repo sync 下载了最新的AOSP版本的源码,是2.3的sdk为10的源码,结果发现很多错误...就算了.打算下载eclair2.1的.因为我也在使用2.1来开发软件,结果...辛辛苦苦下载了后.make,make sdk后启动emulator.哇~终于能启动了.结果画面就停留在Android_,就"_"不停的在闪,等很久都不能进入系统,网上搜索了很久都不能解决.于是我就下载了sdk manager,直接下载了官网的sdk2.1.发现源码编译出来的system.img和userdata.img比sdk2.1的小很多.userdata.img只有2.1k.于是怀疑make 和 make sdk的时候出错了.再次重新make 和 make sdk.结果一样....无奈下只好repo sync froyo2.2的源码.make ,make sdk后.终于能成功启动emulator了...

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内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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